Comparison of the Accuracy of Short Cognitive Screens Among Adults With Cognitive Complaints in Turkey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cutoff values of cognitive screen tests vary according to age and educational levels. OBJECTIVE: The objective of this study was to compare the accuracy and determine cutoffs for 3 short cognitive screening instruments: the Mini-Mental State Examination, Montreal Cognitive Assessment (MoCA), and Quick Mild Cognitive Impairment Screen-Turkish version (Qmci-TR), in older adults with low literacy in Turkey. METHODS: In all 321 patients, 133 with subjective cognitive complaints (SCC), 88 amnestic-type mild cognitive impairment (aMCI), and 100 with probable Alzheimer disease (AD) with a median of 5 years education were included. Education and age-specific cutoffs were determined. RESULTS: For the overall population, the Qmci-TR was more accurate than the MoCA in distinguishing between aMCI and AD (area under the curve=0.83 vs. 0.76, P=0.004) and the Qmci-TR and Mini-Mental State Examination were superior to the MoCA in discriminating SCC from aMCI and AD. All instruments had similar accuracy among those with low literacy (primary school and lower educational level or illiterate). CONCLUSIONS: To distinguish between SCC, aMCI, and AD in a sample of older Turkish adults, the Qmci-TR may be preferable. In very low literacy, the choice of the instrument appears less important.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».